Author: Benji van Beurden
Supervisor: Lourens van Waldorp and Jonas Haslbeck Research Proposal for the Honours Program
Amount of Words: 2.220
Unraveling Mysteries
Generalizable Research to Dynamics of
Self-Determination
Abstract
Earlier, Van Beurden (2016) proposed a complex dynamical systems approach towards self-determination. In this paper, a follow-up study is proposed that enables detecting
generalizable regularities in the dynamics of self-determination. The investigation will be the next step towards a cusp model of self-determination. Since this model takes the rate of change of self-determination into account, mechanisms producing change can be detected. Hence, the effective elements of organizational structures can be revealed. An applied case of how Ricardo Semler’s business mysteries can be unraveled, serves as an example. Semler’s company is fully self-managed by employees and very successful.
Introduction
Van Beurden (2016) investigated the measurement model of Self-Determination Theory (SDT; Gagne & Deci, 2005). Currently, SDT is operationalized as a reflective model. The main critique on it was the deficiency of reflective models in capturing time and dynamics. His results revealed that, unlike the reflective model predicts, relations between variables varied over time and causal relations between variables seem to exist. Due to the varying nature of the relations, a dynamical systems approach to SDT was proposed. In this paper, the design for a follow-up study into the regularities of intra-individual dynamics of
self-determination is presented. We start by discussing the limitations of Van Beurden’s earlier findings (2016). Next, we explain our research design in detail. To conclude, the potentials of the research are discussed. Part of this conclusion is the discussion of a cusp model of SDT and showing how the proposed research can contribute in unraveling Ricardo Semler’s mysteries.
Van Beurden’s Limitations
The previous investigation (2016) was too small for firm generalizations. Four participants were followed for the duration of three weeks. They responded to approximately three questionnaires a day. The questionnaire contained six variables: (i-iii) needs for autonomy, belongingness, and competence, (iv) meaningfulness, (v) energy and (vi) vitality. Variables were scored by averaging two to three questions per variable. This operationalization was problematic in three ways: the range of proxies for self-determination, the accuracy of the indicators of the variables and the way of deriving the variable scores.
At first, Van Beurden wrote conclusions about self-determination, while his research contained vitality and energy as proxies of self-determination. This approach was chosen for two reasons. One was to reduce the burden for participants. The other was the author’s personal interest in Positive Psychology. Therefore, only the ‘positive side’ of
self-determination was included. SDT is a broad theory, in which descriptions of the cognitive side of motivation ranges from assembly line work to nurses in hospitals, high school
teachers, their students and even white collar jobs such as lawyers or bankers (Ryan & Deci, 2000; Gagne & Deci, 2005; Van den Broeck, Vansteenkiste & De Witte, 2008; Van den Broeck et al., 2008; Van den Broeck et al., 2009; Vansteenkiste et al., 2008). The ‘positive side’ of SDT might be interesting for teachers, gardeners and nurses (most professionals with
these occupations are strongly intrinsically motivated). However, SDT also has another side that plays an equally large role. For example, assembly line workers generally don’t get very excited by their job. Their reason for working often has an extrinsic source. Still all of us benefit from their productivity. Hence, extrinsic motivation should also be investigated. Therefore, follow-up studies to Van Beurden (2016) should contain a wider range of proxies for self-determination.
A second limitation of the previous investigation is the procedure for calculating the variable scores. These scores were derived by averaging two to three questions. These questionnaires consist of rewritten items of other questionnaires. They were translated and rephrased, mostly by changing the time the questions refer to. The original questionnaires consist of larger numbers of questions, which are divided into various scales (e.g. Basic Psychological Needs Scale, Vlachopoulos & Michailidou, 2006; Intrinsic Motivation Index, Markland & Hardy, 1997). In these questionnaires, variables are based on at least five questions. The validity of former operationalization of the variables has barely been investigated. This should be done before a subsequent research is conducted. In this way, future claims will be more legit, since based on a firmer justification.
Furthermore, variable scores were determined by averaging. This can be problematic. For example, the score for competence was the average of the questions ‘At this moment, I feel incompetent’ and ‘During the last hours, I have learned things’. By averaging the scores of these items, they are approached as being equally important for the variable. However, at a first glance, the first question seems much more corresponding to the essence of the variable than the second one. Furthermore, by constructing variables these way, a reflective model is used. This is remarkable, since the critique of this model is the main theme of the article.
In his paper, Van Beurden (2016) described his investigation as a first step towards formalizing SDT as a dynamical system. Taking the above-described limitations into account, the next step should be an extended replication of his research. In this follow-up study,
measurements should occur with a higher frequency during a longer period.
The Research Design
In order to conduct a proper research, a new questionnaire should be composed. The new version should contain proxies for extrinsic motivation as well. Items can be derived from the
subscale Perceived Choice of the Intrinsic Motivation Inventory (IMI; Markland & Hardy, 1997) and the Sport Motivation Scale (SMS; Pelletier et al., 1995). For the rewriting of the items, the same procedure and example of the previous investigation can be used (IMI, SMS and Basic Psychological Needs Scale, Preferably, Vlachopoulos & Michailidou, 2006).
Furthermore, validity research can enable the use of just one question per variable. According to Borsboom, Mellenbergh and Van Heerden (2004), tests are valid when what they measure exists and changes in that phenomena produce changes in test score. This definition allows scales to exist out of one single question. Due to the number of
measurements, a single-item construction for variables is preferred. Crucial for construction is determining which item relates best to each variable. First, large sampled (N<200), cross-sectional research should be carried out with multiple questions per variable (preferably 10). Items should be analyzed factor analytically. The second version contain the six or seven questions with the highest loading for each variable. This version should be used in a trial, in which 20 participants will be followed for a duration of two months (with four measurements a day). This trial will result in intra-individual data. A new factor analysis will result in new factor loadings. For every variable, the item with the highest loading should be used. In this way the final questionnaire contains just seven items.
After the questionnaire has been finalized, the main research can start. Again, the goal is to find generalizable regularities within the dynamics of self-determination. Van Beurden (2016) intended to explore the nature of relations within self-determination. His results were based on the duration of three weeks. This period is too short for meaningful generalizations. Follow-up research should enable us to make such generalizations. Therefore, we propose a design with 40 participants (20 men, 20 women) of varying ages and occupations, to be followed for a period of two years. During these two years, they will fill out four surveys a day. Qumi©, an application for the Experienced Sampling Method, will be used. Van Beurden describes the rise of the popularity of the quantified self (Swan, 2013). With this trend in mind, we expect enough people to be willing to participate for two years, in return for a fair financial reward. Networks will be constructed with the same algorithms as in Van Beurden (2016), possibly with a penalty to reduce the influence of noise (Haslbeck, 2016).
Potentials
The proposed research is focused on cognitive processes. These processes occur within persons. Hence, this research is perfectly suited to combine with investigations into external events. To do this, the complexity of the system has to be dealt with. A way of simplifying dynamical systems, is described by catastrophe theory (Dutilh et al., 2011). This theory formulates the change of systems as a function of broad variables. The model is composed by a normal variable (x-axis), a splitting variable (y-axis) and the outcome variable, the behavior of the system (z-axis). A psychological phenomenon to which the cusp model has already been applied, is depression. In this model, mood swings are hypothesized to depend on the connectivity of the system (e.g. the stronger the causality between a bad night of sleep and worrying the next day, the higher the probability of a shift to a depressed state). Changes within the system occur due to stress and can be gradual (linear) and sudden (non-linear). Sudden changes are expected to occur when connectivity between symptoms is high because in this case, changes in one variable have a stronger influence on the system (Cramer et al., 2016).
With regards to SDT, we propose the following cusp model (Figure 1). The system (z-axis) describes self-determination, with on the lower end hedonism, characterized by being motivated to reach a happy mood (e.g. after receiving a financial reward), and on the higher end eudaimonia, characterized by being motivated to reach general fitness (e.g. when feeling vital; Ryan & Deci, 2000). The y-axis is the same as in the depression example: connectivity determines the rate of change of the system. When a raise in autonomy barely influences other variables in the system (e.g. low connectivity), self-determination will not react as much as in the scenario in which the change in autonomy did cause changes in other variables (e.g. high connectivity). The x-axis in this model was defined as a moderator in the original theory: experienced meaningfulness (or identification; Gagne & Deci, 2005). When people identify with activities, their motivation to do the job well is higher. A carpenter who finds firmness of chairs extremely important, will be more self-determined to build a decent chair. However, people who value an activity might also be deceived and frustrated. When the same carpenter works for a company targeting the lower end market and hence, is restricted to use cheap materials, he might become frustrated. This can result in an extrinsically motivated carpenter working to pay the rent. In this way, meaningfulness can be a good and a bad thing. In some circumstances identification will lead to positive outcomes, but when circumstances frustrate
people, negative outcomes will be reached. Hence, meaningfulness can be seen as the variable determining the vulnerability of the system to change.
If intra-individual regularities in dynamics are known, people could be analyzed in terms of cusp models. Bringmann et al. (2013) developed a method for analyzing
psychological data gained by the Experience Sampling Method, in terms of dynamics. They used multivariate autoregression (VAR). Basically, the state of the network at time point t+1 is regressed on by the previous time point t plus a coefficient representing the rate of change. One can find more general information about VAR in Zivot and Wang (2006). For VAR applied to network structures in social sciences and this case, see Bringmann et al. (2013). Eventually, VAR can be used to construct a model in which the development of the network, as well as events external to the network are modeled.
For example, an investigation of the efficacy of new business policies can be conducted. For this example, we use the famous, mysterious company called Semco. Since the last two decades, Ricardo Semler, a Brazilian Businessman owning Semco, marketed the ideas he has implemented in his businesses (Semler, 2007). Basically, his company is entirely based around self-management in any way. Supervisors don’t exist. Employees make the decisions, including when to take a holiday break and how much money they earn. Semler’s
policy has brought Semco great successes, mostly because of the way employees are motivated. Semler doesn’t spend too many words on why his businesses are successful (Semler, 1994). However, other companies might be interested in copying his organizational culture or parts of it. Since this organizational culture is so radical, copying it might be impossible. One of the reasons for this might be differences in culture (Brazil and The Netherlands differ in many aspects). However, Dutch companies might still be interested in replicating Semco’s business model.
Dynamics in self-determination play a key role in Semler’s company. The employees do not depend on external sources for making decisions. By evaluating the dynamics of self-determination, Dutch companies could analyze which policy alterations do work and which don’t. For example, Semler’s policy can be implemented element by element. By using Van de Leemput et al.’s VAR-method, networks of all these periods can be compared and
evaluated in terms of the cusp model. Then, answers to the following questions can be found: In which circumstances are employees most self-determined? Do they find their work
meaningful? How strong is the connectivity of one or multiple employees? Do cultural differences exist between dynamics of connectivity? What external factors influence connectivity? In which circumstances is identification a disadvantage?
In conclusion, the complex dynamical system approach to Self-Determination Theory can play a key role in unraveling mysteries in Organizational Psychology. Within this
approach, the system can be simplified to a cusp model suitable for analyzing processes and dynamics of self-determination in a way that is easy to comprehend. By using the complex dynamical systems approach, researchers and organizations possess the tools they need to analyze and predict how employees react to new business policies. Furthermore, they will be able to reveal mechanisms explaining why (mystical) phenomena such as Semler’s business policy are effective.
Literature
Borsboom, D., Mellenbergh, G. J., & van Heerden, J. (2004). The concept of validity. Psychological review, 111(4), 1061.
Bringmann, L. F., Vissers, N., Wichers, M., Geschwind, N., Kuppens, P., Peeters, F., ... & Tuerlinckx, F. (2013). A network approach to psychopathology: new insights into clinical longitudinal data. PloS one, 8(4), e60188.
Cramer, A. O., van Borkulo, C. D., Giltay, E. J., van der Maas, H. L., Kendler, K. S., Scheffer, M., & Borsboom, D. (2016). Major depression as a complex dynamical system. arXiv preprint arXiv:1606.00416.
Dutilh, G., Wagenmakers, E.-J., Visser, I., & van der Maas, H. L. J. (2011). A phase transition model for the speed-accuracy trade-off in response time experiments. Cognitive
Science, 35, 211-250.
Haslbeck, J. (2016). Estimating Time-Varying Mixed Graphical Models. R package version 1.1-6. URL http://arxiv.org/abs/1510.06871v2.
Markland, D., & Hardy, L. (1997). On the factorial and construct validity of the Intrinsic Motivation Inventory: Conceptual and operational concerns. Research quarterly for
exercise and sport, 68(1), 20-32.
Pelletier, L. G., Fortier, M. S., Vallerand, R. J., Tuson, K. M., Briere, N. M., & Blais, M. R. (1995). Toward a new measure of intrinsic motivation, extrinsic motivation, and amotivation in sports: The Sport Motivation Scale (SMS). Journal of sport and
Exercise Psychology, 17, 35-35.
Schmittmann, V. D., Cramer, A. O., Waldorp, L. J., Epskamp, S., Kievit, R. A., & Borsboom, D. (2013). Deconstructing the construct: A network perspective on psychological phenomena. New Ideas in Psychology, 31(1), 43-53.
Semler, R. (1994). Why my former employees still work for me. Harvard Business
Semler, R. (2007). Out of this World: Doing things the Semco way. Global Business and
organizational excellence, 26(5), 13-21.
Van Beurden, B. T. (2016). Zelfdeterminatietheorie als Dynamisch Systeem: Psychometrische Uitdagingen en een Nieuw Meetmodel.
Van den Broeck, A., Vansteenkiste, M., De Witte, H., Lens, W., & Andriessen, M. (2009). De zelf-determinatie theorie: kwalitatief goed motiveren op de werkvloer. Gedrag &
Organisatie, 22(4), 316-335.
Van den Broeck, A., Vansteenkiste, M., De Witte, H., & Lens, W. (2008). Explaining the relationships between job characteristics, burnout, and engagement: The role of basic psychological need satisfaction. Work & Stress,22(3), 277-294.
Vansteenkiste, M., Timmermans, T., Lens, W., Soenens, B., & Van den Broeck, A. (2008). Does extrinsic goal framing enhance extrinsic goal-oriented individuals' learning and performance? An experimental test of the match perspective versus self-determination theory. Journal of Educational Psychology, 100(2), 387.
Vlachopoulos, S. P., & Michailidou, S. (2006). Development and initial validation of a measure of autonomy, competence, and relatedness in exercise: The Basic Psychological Needs in Exercise Scale. Measurement in physical education and
exercise science, 10(3), 179- 201.
Zivot, E., & Wang, J. (2006). Vector autoregressive models for multivariate time series. Modeling Financial Time Series with S-PLUS®, 385-429.
Zelfdeterminatietheorie als
Complex Dynamisch Systeem:
Psychometrische Uitdagingen
en een Nieuw Meetmodel
Naam: Benji van Beurden Studentnummer: 10440143 Onderdeel: Bachelorthese - Eindversie
Begeleider: Lourens van Waldorp en Jonas Haslbeck
Abstract
In dit artikel wordt een nieuw meetmodel voor de Zelfdeterminatietheorie gepresenteerd. Deze theorie beschrijft wanneer mensen door extrinsieke of intrinsieke taakeigenschappen gemotiveerd worden. Meetinstrumenten van deze theorie zijn gebaseerd op een reflectief meetmodel. Onder dit model kunnen variabelen niet causaal interacteren en de intensiteit van relaties niet variëren. In het alternatieve model, genaamd het complex dynamisch systeem, is de samenhang tussen variabelen dynamisch. Van 4 deelnemers werd 3 weken lang, drie keer per dag zelfdeterminatie gemeten. De ontwikkeling van ieder persoon werd met netwerken in kaart gebracht. Variabelen waren stabiel wanneer ze rond een equilibrium fluctueerden, maar instabiel wanneer ze van dit equilibrium weg raakten. In sommige gevallen ging instabiliteit in de ene variabele vooraf aan instabiliteit in de andere variabele en leek sprake van causale interactie tussen variabelen. In andere gevallen kwam instabiliteit in verschillende variabelen tegelijk voor en leek oorzaken voor veranderingen buiten het systeem te liggen. Deze ontwikkelingen werden het best beschreven door het dynamische model. Dit model verschilt fundamenteel van het reflectieve. Voor toekomstig onderzoek naar zelfdeterminatie moet het dynamische model daarom de huidige rol van het reflectieve model innemen. Dit houdt in dat de manier waarop binnen de psychologie naar fenomenen wordt gekeken, anders moet.
Inleiding
Psychologische informatie is een van de belangrijkste bronnen voor informatie over het
individu (Brysbaert & Rastle, 2013). Voor het voorspellen en verklaren van het individu en
individuele gedragingen spelen een ontelbaar aantal variabelen mee (Looren de Jong & Bem,
2008). Het doel van de psychologische wetenschap is hierin regulariteiten te ontdekken om
het onvoorspelbare deel zo klein mogelijk te maken (Molenaar, 2004). Sinds begin deze eeuw
zijn een paar pijnlijke interne gebreken van het huidige psychologische onderzoeksveld aan
het licht gekomen. Voorbeelden zijn de lage status van replicatieonderzoek (Nosek, 2015),
onderzoekers die zich schuldig maken aan Questionable Research Practices (John,
Loewenstein & Prelec, 2012) en de afwezigheid van mathematische modellen achter
theorieën (Molenaar, 2004; Borsboom, 2006). Men legt de vinger op het heersend klimaat
binnen de psychologie waarin significantie en snelle publicaties, in plaats van accurate
beschrijvingen van de werkelijkheid beloond worden.
Twaalf jaar geleden bekritiseerde Molenaar (2004) de wetenschappelijke psychologie
in een manifest. Hij beschreef hoe interindividueel onderzoek onterecht als basis dient voor
conclusies op intra-individueel niveau. In veel psychologisch onderzoek worden conclusies
gebaseerd op interindividuele, geaggregeerde data. Fisher en To (2012) schrijven bijvoorbeeld
dat binnen de Organisatiepsychologie het ‘laagste’ level van analyse interindividueel niveau is
(hogere levels bevatten ook intra-individuele designs). Levels met alleen een intra-individuele
onderzoeksopzet worden niet genoemd. Volgens Molenaar kunnen interindividuele
onderzoeksresultaten gebruikt worden voor intra-individuele conclusies, wanneer
interindividuele conclusies lineair te transformeren zijn naar individuen (ergodiciteit; 2004;
Molenaar & Campbell, 2009). Om te controleren of aan deze aanname is voldaan, moeten
De mens is echter een zelf-organiserend wezen, dat ervaart, leert en vergeet (Molenaar, 2004).
Dat de variantie binnen groepen lineair transformeerbaar is naar variantie binnen individuen,
klopt daarom vaak niet (Molenaar, 2004; Molenaar & Campbell, 2009). Interindividuele
conclusies kunnen dus niet zomaar op intra-individueel niveau toegepast worden. Ondanks de
onhoudbaarheid van deze aanname voert interindividueel onderzoek toch de boventoon
binnen de psychologie (Borsboom, 2006). Hierin bestaat een paradox: de psychologie is de
belangrijkste kennisbron voor het individu, terwijl de meeste onderzoeken gaan over (het
gemiddelde van) groepen.
De afwezigheid van mathematische kennis is ook een belangrijk punt in de huidige
kritiek op psychologische theoretisering. Naast een coherente beschrijving in woorden, moet
een goede theorie ook in een formeel model te vatten zijn (Borsboom, 2006). Hiermee kunnen
fenomenen beter voorspeld en verklaard worden. Een goed voorbeeld is de relatie tussen
roken en kanker (Schmittman et al., 2011). Relatief vroeg werd de causale relatie tussen roken
en kanker vastgesteld. Lang was onbekend hoe roken precies tot kanker leidde. Na
nauwkeurige bestudering van deze relatie, werd ontdekt welk onderdeel van roken (bepaalde
bestandsdelen van tabak) het mediërende proces ontlokt (de opbouw van teer in de longen)
dat uiteindelijk tot longkanker leidt. Verklaringen in de psychologie moeten van eenzelfde
vorm zijn: wat gebeurt in de uitkomstvariabele als de predictorvariabele één meeteenheid
stijgt en via welke processen vindt eventuele verandering plaats?
Samengevat bestaan op dit moment twee grote uitdagingen voor de psychologische
wetenschap. Ten eerste moet er verandering komen in intra-individuele conclusies. Hiervoor
is meer intra-individueel onderzoek en kennis over de relatie tussen inter- en intra-individuele
in woorden, maar ook in mathematische relaties uitgedrukt worden. Op deze manier kan
onderzocht worden via welke mechanismes (causale) relaties verlopen.
Een voorbeeld van een theorie die zorgvuldig cognitieve processen beschrijft, maar
niet volledig is geformaliseerd, heet de Zelfdeterminatietheorie (ZDT, Ryan & Deci, 2000;
Gagne & Deci, 2005; Van den Broeck, Vansteenkiste & De Witte, 2008). Deze theorie
beschrijft de kwaliteit van motivatie als variërend tussen intrinsiek, waarbij mensen tijdens
bezigheden worden aangedreven door wat de bezigheid hun brengt, en extrinsiek, waarbij
mensen taken uitvoeren met als doel een (externe) beloning. Een voorbeeld van intrinsieke
motivatie is een tuinier die geniet van met zijn handen in de aarde werken. Extrinsieke
motivatie kan zich uiten doordat mensen lopende band werk volhouden vanwege de financiële
beloning die ze ontvangen. Waar mensen zich op de schaal van zelfdeterminatie bevinden,
hangt af van in hoeverre zij zich identificeren met de taak en het daarbij behorende gedrag en
de mate waarin hun basisbehoeften vervuld zijn. De basisbehoeften zijn autonomie,
verwantschap en gevoelens van competentie. De behoefte aan autonomie heeft te maken met
ervaringen van vrijheid, verwantschap is het ervaren van sociaal contact, en de laatste,
gevoelens van competentie, verwijst naar het ervaren van een positieve zelf-evaluatie.
Wanneer deze drie behoeften in voldoende mate vervuld zijn en mensen de taak en de daar
bijhorende gedragingen belangrijk vinden, zal de persoon in kwestie sterker door intrinsieke
beloningen worden gemotiveerd. Wanneer dit niet het geval is, zal de invloed van extrinsieke
beloningen groter zijn. Hierbij gaat het om cognitieve processen die persoonsafhankelijk zijn.
Voor de ene student is een 8 als tentamencijfer een bevestiging van de competentie, voor de
ander een middel om het diploma cum laude te halen. Daarnaast verschillen personen ook
over tijd: een student die op haar allereerste tentamen op de universiteit een acht haalt, is
verrast en blij. Mogelijk bevestigt het cijfer haar gevoelens van competentie. Wanneer zij
iets worden waar ze naar streeft. In het tweede semester motiveert hetzelfde cijfer haar
vervolgens op een extrinsieke manier. Hoe personen intrinsieke en extrinsieke beloningen
verwerken, varieert dus tussen en binnen personen.
In Touré-Tillery en Fishbach (2014) staat een beschrijving van hoe motivatie in
experimentele omstandigheden gemeten kan worden. Zij conceptualiseren motivatie als een
mentale staat, waarvan gedachtes, emoties en gevoelens een reflectie zijn. Zelfdeterminatie is
in dit model een latente, veroorzakende variabele die mentale processen veroorzaakt. Hoewel
deze beschrijving voor experimenteel onderzoek bedoeld is, wordt eenzelfde benadering voor
ander onderzoek naar ZDT gebruikt. Een voorbeeld hiervan is de Intrinsic Motivation
Inventory (IMI, Markland & Hardy, 1997), een vragenlijst die intrinsieke motivatie meet. In
deze vragenlijst worden vragen gesteld als ‘Ik deed deze activiteit, omdat ik het wilde’ en
‘Deze activiteit was leuk om te doen’. De vragen worden opgedeeld in zeven subschalen
(Markland & Hardy, 1997). Deelnemers worden gescoord op de subschalen door antwoorden
op de items te aggregeren of op de totale test door alle itemscores van de hele test bij elkaar
op te tellen.
Voor deze manier van meten, worden reflectieve modellen gebruikt (zie Figuur 1). Dit
heeft een aantal implicaties, te beginnen bij de manier waarop items samenhangen. Om de
score op zelfdeterminatie te bepalen, worden itemscores namelijk bij elkaar opgeteld.
Hierdoor zijn in dit model de items een reflectie van een onderliggend construct en geldt het
onderliggende construct als directe en enige oorzaak voor de scores op de items (common
cause, zie Figuur 1; Schmittman et al., 2011). Als gevolg staan in reflectieve modellen alle
items kwalitatief in eenzelfde lineaire relatie tot het construct. Dit maakt ze uitwisselbaar.
Alle combinaties van items om de score van zelfdeterminatie te bepalen zijn onder het
reflectieve model even effectief. Hierdoor wordt geen rekening gehouden met hoe het item
zich tot het construct verhoudt.
Daarnaast zijn eventuele samenhangen tussen items onder het reflectieve model
spurieus. De samenhang wordt namelijk veroorzaakt door hoe mensen op het onderliggende
construct scoren: mensen die hoog scoren op het ene item, zullen dit ook doen op het andere.
Echter, wanneer gecontroleerd wordt voor de score op het construct, verdwijnen deze
correlaties (lokale onafhankelijkheid; Schmittman et al., 2011). Hierdoor zijn in het
reflectieve model geen directe causale relaties tussen items mogelijk. In de werkelijkheid
daarentegen, lijkt vaak sprake van causaliteit. Voor de twee voorbeelditems van de IMI is het
bijvoorbeeld zeer plausibel dat een causale relatie bestaat: mensen die de activiteit leuk
vinden, zullen de activiteit willen doen.
Naast het onvermogen van reflectieve modellen om causale verbanden tussen items te
vinden en te verklaren, falen ze ook in het verklaren van processen (Schmittman et al., 2011).
Door het construct als oorzaak voor de itemscore te formuleren, worden verklarende
processen voor veranderingen in de itemscore gereduceerd tot de directe relatie met het
onderliggende construct. Voor de relatie tussen genieten en zelfdeterminatie levert dit de
intrinsieke motivatie lager is. Het onderliggende construct is onder het reflectieve model
immers de enige en directe oorzaak voor de itemscore. Deze verklaring is beperkt, want
andere variabelen kunnen hier geen rol meer bij spelen. De mate van genieten kan
bijvoorbeeld niet causaal samenhangen met de aanwezigheid van anderen. Het reflectieve
model staat daarom bijvoorbeeld haaks op Raghunathan en Corfman (2006). Hierin wordt
laten zien dat genieten en verwantschap weldegelijk samenhangen: bij aanwezigheid van
anderen hangt genieten namelijk af van congruentie van meningen. Onder het reflectieve
model is het dus niet duidelijk via welke variabelen veranderingen tot stand komen. In het
model kunnen daarom geen verklarende mechanismes worden opgenomen.
Een framewerk waarin psychologische fenomenen op een andere manier worden
benaderd, is de complexe dynamische systeemtheorie (Schmittman et al., 2011; Cramer et al.,
2016). Het model dat complexe dynamische systemen beschrijft, bestaat uit indicatoren uit het
reflectieve model, de relaties hiertussen en de veranderingen van deze relaties over tijd.
Schmittman et al. beschrijven de ontwikkelingen van deze systemen als volgt: ‘Een
dynamisch systeem verandert zijn staat (die gerepresenteerd wordt door samenhangende
variabelen) volgens vergelijkingen die beschrijven hoe de vorige staat de huidige staat
determineert, dat wil zeggen, hoe de variabelen elkaar beïnvloeden (Schmittman et al., 2011).’
Attractors spelen hierbij een belangrijke rol. Deze trekken het systeem aan. Wanneer het
systeem in de buurt van een attractor komt, zal het hiernaar convergeren. Na convergentie
wordt een equilibrium bereikt, waarin de toestand van het systeem stabiel is (Schmittman et
al., 2011). Complexe dynamische systemen zijn systemen die variëren tussen equilibria. De
overgang tussen deze equilibria kan lineair of met sprongen verlopen (Dutilh et al., 2011).
Deze theoretisering heeft ten opzichte van het reflectieve model een aantal voordelen.
vindt, zal dit waarschijnlijk negatief samenhangen met hoe goed hij zijn best doet. Op deze
manier wordt duidelijk hoe processen verlopen: een verandering in de ene variabele gaat
samen met een verandering in de ander. Een persoon doet in dit geval zijn best niet, omdat hij
de bezigheden nutteloos vindt. Dit staat in tegenstelling tot het reflectieve model, waarin
veranderingen in indicatoren het gevolg van veranderingen in het construct zijn. In dit geval
doet een person geen moeite, omdat de intrinsieke motivatie laag is. Met het dynamische
model wordt hierdoor beter inzicht vergaard in waarom veranderingen plaats vinden.
Daarnaast kan de intensiteit van relaties in het complexe dynamische systeem variëren. Onder
sommige omstandigheden zal een conflict bijvoorbeeld zorgen voor minder energie,
bijvoorbeeld wanneer het conflict met een belangrijke naaste is. In andere gevallen zal een
conflict geen daling in energieniveau als gevolg hebben. Deze dynamiek is in het complexe
dynamische systeem mogelijk. Ten slotte bevat het complexe dynamische systeem geen latent
construct. Met dit soort constructen bestaan een aantal problemen (Borsboom, Mellenbergh &
Van Heerden, 2003). Ze zijn bijvoorbeeld alleen indirect meetbaar. Latente constructen
worden geconstrueerd door indicatoren. Doordat ze geconstrueerd worden, ontlenen deze
variabelen hun bestaan aan hun indicatoren. Ze bestaan niet in de realiteit. Daarnaast is het bij
gebruik van geaggregeerde data of totaalscores niet duidelijk hoe testresultaten zich
verhouden tot het construct. Naast de problemen die al beschreven zijn, kunnen latente
constructen bijvoorbeeld onterecht de illusie wekken dat mensen lineair geordend kunnen
worden. Dit geldt immers ook voor somscores (Borsboom, 2006). In het complexe
dynamische systeem worden de problemen met latente constructen omzeild. De rol van het
construct wordt namelijk beperkt tot de toestand van het systeem op een moment.
Complexe dynamische systeemtheorie brengt naast technische verbeteringen ook een
antwoord op de wiskundige uitdagingen van de psychologie. Ten eerste zijn complexe
reflectieve model, waarin alleen statische relaties worden uitgedrukt, bevat de systemische
benadering ook veranderingen en ontwikkelingen. Ten tweede kunnen voor deze analyse
intra-individuele designs gebruikt worden. Dit onderzoek geeft gehoor aan Molenaars oproep
om meer intra-individueel onderzoek. Hiervoor wordt gebroken met het voorschrift van
Fisher en To (2012), waarin intra-individuele designs niet als legitieme designs voor de
organisatiepsychologie erkend werden. Ten slotte wordt voor de analyse in dit onderzoek een
minder extreme vorm van datareductie gebruikt. Een veelgebruikte techniek bij het analyseren
van traditioneel onderzoek, is door alle datapunten te aggregeren en hierover analyses uit te
voeren. Een assumptie bij data-aggregatie is dat tussen verschillende metingen het fenomeen
dat gemeten wordt, gelijk blijft (stationariteit). Deze aanname kan leiden tot een tegenstelling:
mensen worden herhaaldelijk gemeten, omdat veranderingen over tijd worden verwacht,
terwijl de aanname is dat het individu gelijk blijft. Door kleinere hoeveelheden data te
gebruiken, wordt deze aanname milder, omdat stationariteit geldt voor een kleinere periode
(Molenaar & Campbell, 2009). Voor de netwerkanalyse in dit onderzoek wordt de dataset
daarom opgedeeld in kleinere delen. Hierdoor is de tegenstelling tussen de aanname en de
verwachting kleiner.
Samengevat benaderen wij, vanwege alle limitaties van het reflectieve model,
zelfdeterminatie in dit onderzoek voor het eerst als complex dynamisch systeem. Wij kiezen
voor een systeem, omdat verwacht wordt dat de ontwikkeling van zelfdeterminatie een functie
is van hoe variabelen elkaar beïnvloeden; Complex, omdat veranderingen in het systeem niet
vanuit individuele variabelen te verklaren zijn; Dynamisch, omdat wij verwachten dat het
Een werknemer presteert slecht en krijgt een uitbrander van zijn teamleider. De persoon zat al niet helemaal lekker in zijn vel en de uitbrander bevestigt zijn gevoelens van incompetentie. Als gevolg hiervan keert de persoon in zichzelf en vermijdt contact met collega’s. Hierdoor geniet deze persoon weinig en voelt zich minder energiek. Dit heeft weer
effect op zijn/haar weerstand, waardoor omgevingsinvloeden meer impact hebben. Deze persoon zit nu in een negatieve spiraal, waarbij de traditionele antecedenten en uitkomstvariabelen elkaar constant beïnvloeden.
systeem zich binnen individuen ontwikkelt over tijd (Cramer et al., 2016). Een voorbeeld van
wat dit nieuwe model toelaat is interactie tussen variabelen. Het volgende scenario is hier een
illustratie van:
De data in dit onderzoek zijn verzameld met de Experience Sampling Method (Larson
& Csikszentmihalyi, 2014). Hiervoor zijn personen twee weken lang, drie keer per dag op
willekeurige tijdstippen gemeten. Tijdens de metingen hebben wij deelnemers zo min
mogelijk proberen te belasten. Dit hebben wij gedaan door een selectie te maken van de
variabelen die in de ZDT een rol spelen. De drie bassibehoeften (autonomie, verwantschap en
competentie) en de moderator (zinvolheid) zijn gebruikt. Als proxy voor intrinsieke motivatie
zijn voor energie en vitaliteit gekozen. Wij selecteerden deze variabelen, omdat wij vooral in
intrinsieke motivatie geïnteresseerd zijn. De gebruikte vragenlijst bestaat uit veertien vragen
en is te vinden in Bijlage I.
Samengevat is het reflectieve model op een aantal manieren beperkt. Variabelen
kunnen niet causaal samenhangen, relaties zijn statisch en hierdoor zijn verklarende
mechanismes beperkt. Als alternatief stellen wij voor om de zelfdeterminatietheorie als
complex dynamisch systeem te benaderen. Wij analyseren hoe variabelen zich tot zichzelf en
Methode
Deelnemers Aan het onderzoek deden tien personen mee. Vanwege technologische
redenen (zie procedure), konden alleen bezitters van een device met besturingssysteem iOS 8 of hoger mee doen. Zes van de tien maakten het onderzoek niet af. Redenen hiervoor waren materiele problemen (een telefoon die kapotging) of onvoldoende mogelijkheid om op de oproep voor het invullen te kunnen reageren. De overgebleven respondenten waren gemiddeld 41 jaar oud (SD = 8.4). Drie van hen waren mannen. Deelnemers waren allen bekend met de onderzoeker en zijn persoonlijk door hem benaderd. De motivatie voor deelname was voor de meesten de persoonlijke relatie die zij met de onderzoeker onderhouden. Daarnaast was iedere deelnemer een individueel rapport in de vorm van een grafische representatie van de ontwikkeling van zijn of haar netwerk over tijd beloofd.
Procedure De deelnemers werden allen door de onderzoeker persoonlijk benaderd.
Hierin vertelde de onderzoeker wat hij wilde onderzoeken. Tijdens dit gesprek probeerde de onderzoeker de deelnemers te overtuigen van de toegevoegde waarde van het visuele rapport dat deelname hun zou opleveren. Vervolgens ontvingen deelnemers een mail waarin de benodigde informatie voor het downloaden van de applicatie (Qumi©) stond. Dit is een app in ontwikkeling, gemaakt om de Experience Sampling Method te vergemakkelijken. Deze app verstuurde dagelijks op willekeurige tijdstippen meldingen waar deelnemers op moesten reageren door een vragenlijst in te vullen. Op het moment dat het onderzoek werd uitgevoerd, was hij alleen beschikbaar voor besturingssystemen van iOS (alle versies uitgebracht na versie 8). Tijdens de onderzoeksperiode ontvingen deelnemers op drie willekeurige momenten tussen 9:00 ‘s ochtends en 20:00 ‘s avonds 3 meldingen. De vragenlijst bleef na de melding een uur beschikbaar.
Tijdens het onderzoek bleken de deelnemers veel oproepen misten. Sommige van hen vroegen of zij gebruik mochten maken van de mogelijkheid om op eigen initiatief
vragenlijsten in te vullen. Vanwege de exploratieve aard van dit onderzoek hebben wij goedkeuring gegeven voor maximaal vier zelfgekozen momenten, ter vervanging van gemiste oproepen. Dit leidde ertoe dat het aantal vragenlijsten per dag varieerde van 1 tot 4 (zie Figuur 2).
Ook de lengte van het onderzoek verschilde per persoon (zie Figuur 2). In eerste instantie waren wij van plan het onderzoek 14 dagen te laten duren. Door de hoeveelheid gemiste oproepen, hebben wij deze periode verlengd. Afhankelijk van de hoeveelheid vragenlijsten die iedere deelnemer had ingevuld, hebben wij ze gevraagd om nog een paar dagen na de deadline mee te blijven doen. In totaal varieerden de lengte in dagen van 20 tot
23 en het
aantal ingevulde vragenlijsten van 99 tot 148.
Materialen Voor het onderzoek is een aparte vragenlijst opgesteld. Hiervoor
vertaalden zijn items uit bestaande (Engelstalige) vragenlijsten naar het Nederlands vertaald. Het doel van het herhaald meten was om metingen zo dicht mogelijk op de huidige ervaring plaats te laten vinden. Daarom pasten wij de vertalingen aan, zodat zij op een kortere tijdsduur
betrekking hadden. Voor de vragen over de basisbehoeften diende de Basic Psychological
Needs Scale (Vlachopoulos & Michailidou, 2006) als voorbeeld. Een voorbeeldvraag uit die
vragenlijst is ‘Often, I do not feel very competent’. Dit item is vertaald en herschreven door ‘Op dit moment voel ik me niet competent’. Als voorbeeld voor vitaliteit is de Subjective
Vitality Scale (Bostic, Rubio & Hood, 2000) gebruikt. De vragen voor ervaren zinvolheid en
genot zijn gebaseerd op de Intrinsic Motivation Index (Markland & Hardy, 1997).
Uiteindelijk bevatte de vragenlijst 14 vragen: twee vragen over vitaliteit, drie over genot, twee vragen over iedere basisbehoeften en drie vragen over ervaren zinvolheid (zie Tabel 1). De vragenlijst is te vinden in Bijlage I. Qumi© biedt op dit moment nog geen mogelijkheid om vragen in verschillende volgorde te stellen. De vragen zijn daarom op ieder meetmoment gepresenteerd zoals in de bijlage.
Tabel 1
De variabelen en de bijbehorende vragen
Variabelen Vragen Autonomie 9, 14 Verwantschap 3, 6 Competentie 10, 11 Zinvolheid 2, 5, 13 Vitaliteit 1, 4 Energie 7, 8, 12
Analyseplan Nadat de vragenlijsten waren ingevuld, hebben wij de scores van
contra-indicatieve vragen omgepoold. Deze scores en die op de contra-indicatieve items hebben de scores op de variabelen bepaald. In Tabel 1 is te vinden welke vragen bij welke variabelen hoorde. De scores op de variabelen bestaan uit het gemiddelde van de bijbehorende items.
Vervolgens hebben wij met de individuele datasets voor twintig tijdspunten een visuele netwerkrepresentatie gecreëerd. Deze representaties bestaan uit de variabelen en de relaties hiertussen (Constantini et al., 2015). De relaties tussen de variabelen zijn de partiële
correlaties voor periodes van ongeveer 10 tot 15 datapunten rondom ieder tijdspunt1. Hierbij wogen de datapunten die het dichtst bij het tijdspunt lagen het zwaarst mee. Deze invloed werd bepaald met een gaussverdeling. De visuele representaties bevatten alleen verbanden die significant afweken van nul. Het bekijken van de twintig netwerken achter elkaar geeft een indruk van hoe persoonlijke netwerken zich over tijd ontwikkelden.
1
Resultaten
In deze sectie worden de resultaten besproken. De belangrijkste bevindingen uit ons onderzoek zijn dat variabelen grote delen van de tijd rond een of twee waarden lijken te fluctueren. Zij gedragen zich dan stabiel. Wanneer zij van deze waarden wegraken, vertonen ze instabiliteit, treden de grootste veranderingen op en gedragen de variabelen zich onverwacht. De proefpersonen zijn gelabeld als 2011, 2012, 2013 en 2018. Vanaf nu wordt met deze code naar iedere deelnemer verwezen.
Assumpties
Over het algemeen waren de variabelen normaal verdeeld. Competentie is hier het beste voorbeeld van (zie Figuur 3 I). Bij andere variabelen traden (lichte) afwijkingen op. Bij sommige deelnemers leek bijvoorbeeld bij autonomie sprake van een bimodale verdeling (zie Figuur 3 II A, C en D). Daarnaast lieten deelnemers 2011, 2012 en 2018 bij zowel energie als verwantschap plafondeffecten zien (zie Figuur 3 III en IV).
Verder is ook in redelijke mate aan de assumptie van lineariteit voldaan. In Figuur 4 is te zien dat deelnemer 2011, 2012 en 2018 redelijk lineaire verbanden tussen variabelen lieten zien. Deelnemer 2013 liet de minste variantie zien (zie Figuur 5). Hierdoor is de mate van lineariteit bij deze deelnemer minder duidelijk (zie Figuur 4).
Fig u u r 4. S p rei d in g sd iag ra m m en v an de i nt ra -i ndi v id ue le v er ba nde n t us se n de v ar ia be le n, v o or de el n e m er s 2011, 2 01 2, 20 13 e n 201 8.
Onderzoeksresultaten
Het verloop van de variabelen is te zien in Figuur 5, de ontwikkeling van de systemen voor iedere deelnemer in Figuur 6 t/m 9 en de ontwikkeling van de significante verbanden in Figuur 10. Merk op dat de visuele netwerkrepresentaties alleen verbanden bevatten die zich tijdens het onderzoek manifesteerden en significant bleken. Daarnaast zijn de analyses uitgevoerd op twintig netwerken. In Figuur 6 t/m 9 zijn slechts vier van deze visuele representaties per deelnemer te zien. Tussen iedere representatie zit ongeveer een week. De geconstrueerde netwerken geven samen de ontwikkeling tijdens het onderzoek weer.
2011 Ontwikkelde zich vanaf het begin redelijk stabiel. Na ongeveer een kwart van de periode vertoonde zij instabiliteit. Autonomie, vitaliteit, competentie en zinvolheid daalden na dit moment (zie Figuur 5). Hierna fluctueerde deze deelnemer een tijdje rond één waarde en gedroegen de variabelen zich redelijk stabiel, tot ongeveer halverwege. Toen ervaarde 2011 een stijging op vitaliteit en autonomie. Verwantschap liet op hetzelfde moment een atypische fluctuatie zien, net als zinvolheid. Hierna keerde 2011 terug in een stabiele toestand. Alleen op energie ervaarde deze deelnemer een spontane daling. Deze daling kan het begin zijn geweest van andere atypische fluctuaties, want na deze verandering gebeurde hetzelfde voor zinvolheid en vitaliteit. Autonomie en verwantschap fluctueerden tijdens deze periode juist rond een hogere waarde. Op het einde convergeerden alle variabelen weer richting de waarde waarop ze begonnen.
Deelnemer 2011 vertoonde een interessant netwerk (zie Figuur 6 en Figuur 10A). Vanaf het begin hingen autonomie en verwantschap sterk positief samen. Daarnaast ontstond na ongeveer een kwart van de tijd een nieuwe combinatie van relaties, waarin energie een centrale rol speelde. Deze variabele correleerde vanaf dat moment namelijk met verwantschap, vitaliteit en zinvolheid. De relatie tussen autonomie en vitaliteit was hierdoor indirect ook een deel van de tijd aanwezig. Mogelijk gaf een externe gebeurtenis deze deelnemer een energie impuls, wat effect heeft gehad op de andere variabelen. De toename in energie kan bijvoorbeeld gezorgd hebben voor een actievere houding in sociale contacten. Daarnaast kan het zijn geweest dat deze persoon door de toename in energie, meer vermogen had om zinvolheid in activiteiten en vitaliteit te vinden. Tegelijkertijd kan het ervaren van meer zinvolheid het energieniveau in stand hebben gehouden. Tijdens de tweede helft van het onderzoek daalde het energieniveau. Deze daling ging vooraf aan een afname in zinvolheid en vitaliteit. Het netwerk van deelnemer 2011 was dynamisch. Verbanden waren niet constant aanwezig en verschilden in intensiteit. Daarnaast leken veranderingen in energie
connectiviteit binnen het netwerk te veroorzaken (Schmittman et al., 2011; Constantini et al., 2015; Hayes, Yasinski, Ben Barnes & Bockting, 2015).
2012 Liet andere patronen zien (zie Figuur 5). Deze deelnemer vertoonde op alle variabelen fluctuaties rond constante waarden. Hierdoor leek het alsof deze deelnemer de hele onderzoeksperiode in een stabiele toestand verkeerde. De sterkste onregelmatigheden waren te zien op autonomie, verwantschap en energie. Autonomie begon onregelmatig, maar bereikte snel een stabiele staat met fluctuaties rondom een hoge waarde. Na een kwart begonnen fluctuaties intenser te worden. Vervolgens ervaarde 2012 ongeveer halverwege een flinke daling in autonomie. Deze persoon convergeerde daarna snel naar de waarde voor het verval. Na drie kwart vond weer een licht verval plaats. De overige variabelen waren de eerste helft redelijk stabiel. Alleen zinvolheid en energie lieten na ongeveer een kwart van de tijd een kleine atypische fluctuatie zien. Hierna waren ook deze variabelen tot en met de helft van de tijd stabiel. Halverwege volgt op het verval in autonomie een piek en een dal op energie. Ook andere variabelen laten hierna meer fluctuatie zien. Deze fluctuatie was intenser dan tijdens de eerste helft, maar bleef rond dezelfde waarde circuleren. Deze deelnemer eindigde met redelijk stabiele patronen.
In de netwerken van 2012 was minder dynamiek te zien dan bij de vorige deelnemer (zie Figuur 7 en Figuur 10B). Twee correlaties domineerden. De samenhang tussen autonomie en verwantschap was de eerste drie kwart van het onderzoek aanwezig. Daarnaast was het verband tussen zinvolheid en competentie het gehele onderzoek constant. De ontwikkeling van de netwerken bevestigde daarom de stabiele staat van 2012. Verder ervaarde deze persoon mogelijk gevoelens van autonomie na het ervaren van verwantschap of juist verwantschap na het ervaren van autonomie. Daarnaast betekende de samenhang tussen competentie en zinvolheid mogelijk dat bij deze persoon een positieve zelfevaluatie ertoe leidt, dat meer zinvolheid werd ervaren. Ook is het mogelijk dat activiteiten die als zinvol ervaren werden de persoon motiveerden, waardoor de behoefte om een positieve zelfevaluatie te ervaren, sterker werd. In ieder geval interacteerden de basisbehoeften met elkaar. Ten slotte valt op dat de correlatie tussen autonomie en verwantschap na drie kwart van het onderzoek verspringt van ongeveer .25 naar 0 (zie Figuur 10B). Deelnemer 2012 vertoonde dus een relatief stabiel verloop met weinig connectiviteit. Slechts tussen twee paar variabelen werden significante verbanden gevonden.
Van alle deelnemers vertoonde 2013 de minste variantie. Deze deelnemer scoorde op alle variabelen in het midden en leek in een zeer stabiele staat te hebben verkeerd. Alle variabelen fluctueerden nauwelijks, rondom middelmatige waardes. Na ongeveer een derde van het onderzoek daalden autonomie, zinvolheid en energie enigszins. De meeste connectiviteit leek verder aanwezig te zijn tijdens het derde kwart, toen autonomie en energie tegelijkertijd een piek doormaakten. Daarnaast vertoonden verwantschap en competentie in deze periode gelijke fluctuaties.
In de visuele representatie van deelnemer 2013 waren in vergelijking met de andere deelnemers weinig verbanden te zien (zie Figuur 8). Tijdens het derde kwart van het onderzoek correleerden autonomie en energie, en verwantschap en gevoelens van competentie licht met elkaar. In Figuur 10C is te zien dat de twee gevonden correlaties het grootste deel van de tijd afwezig waren, maar wanneer aanwezig, een sprong maakten van 0 naar 0,15. Mogelijk dat de deelnemer het gehele onderzoek in een stabiele staat zat, tijdens het derde kwart iets meemaakte wat het systeem een beetje uit balans bracht, maar redelijk snel terugkeerde naar de stabiele toestand.
Deelnemer 2018 was van alle deelnemers het minst constant. Deze deelnemer begon op middelmatige waardes. Vervolgens maakte deze deelnemer op de meeste variabelen een licht verval mee, waarna een stijging volgde. Deze stijging leek de variabelen naar een nieuw niveau te brengen, waar omheen gefluctueerd werd tot en met de helft van het onderzoek. Vitaliteit was tijdens de eerste helft het minst stabiel en maakte een nieuw verval mee. Hierna gebeurde hetzelfde voor energie, zinvolheid, verwantschap en autonomie. Autonomie en verwantschap herstelden zich snel. Voor de andere drie variabelen duurde dit iets langer. Het herstel werd zelfs onderbroken door een nieuw verval, na ongeveer drie kwart van het onderzoek. Hierdoor leek het alsof alle variabelen (behalve competentie) met elkaar in verband stonden.
Het netwerk van deelnemer 2018 vertoonde van alle deelnemers de hoogste connectiviteit (zie Figuur 9 en Figuur 10D). Autonomie en energie waren het gehele onderzoek positief gecorreleerd. Tijdens de eerste helft van het onderzoek gold dit voor energie en verwantschap. Daarnaast werd een correlatie tussen vitaliteit en energie, energie en zinvolheid, en energie en vitaliteit gedetecteerd. Competentie leek geen rol te spelen. In Figuur 7D is te zien dat de meeste correlaties zich redelijk constant gedroegen. Alleen de correlaties tussen verwantschap en vitaliteit, en zinvolheid en vitaliteit leken onregelmatige trends te vertonen.
De verkregen data is gebruikt om te analyseren hoe variabelen van de ZDT zich onderling en tot zichzelf verhouden. De vier deelnemers lieten dynamische patronen zien. Over het algemeen varieerden variabelen rondom een constante waarde. Deze waarden lijken als equilibria te dienen. Af en toe vonden verschuivingen plaats. Deze verschuivingen werden gekenmerkt door instabiliteit en atypisch gedrag, zoals een plotse daling of stijging. Vaak convergeerden de deelnemers na een plotse sprong terug naar het oorspronkelijke equilibrium. In tegenstelling tot de plotse sprong vond de convergentie (het herstel) vaak gradueel plaats. Daarnaast leken sommige veranderingen in één variabele vooraf te gaan aan veranderingen in een andere variabele. Dit duidt mogelijk op causaliteit tussen variabelen. Deze causaliteit kwam echter niet constant voor. In andere gevallen vertoonden verschillende variabelen bijvoorbeeld tegelijkertijd dezelfde vormen van instabiliteit. Mogelijk kwam dit door externe gebeurtenissen en connectiviteit tussen de twee variabelen. Ook bleken veel variabelen niet te interacteren, zoals competentie in veel gevallen. Daarnaast bleken ook de antecedenten van het traditionele model te interacteren. Bij drie van de vier personen kwam bijvoorbeeld (in)direct interactie tussen autonomie en verwantschap voor.
Deze resultaten bevestigen de theoretische gebreken van het reflectieve model, waaronder relaties statisch en lineair zijn. Ten eerste lijkt sprake te zijn van contingente causaliteit tussen variabelen. Soms volgen veranderingen in de ene variabele op veranderingen in de andere. Bij deelnemer 2012 is na een kwart bijvoorbeeld een dal op vitaliteit te zien. Hierna zijn geen veranderingen in de andere variabelen te zien. Halverwege vervalt vitaliteit opnieuw en wordt dit wel gevolgd door veranderingen. Het lijkt hierdoor alsof causale beïnvloeding van externe omstandigheden afhangt.
Daarnaast fluctueerden variabelen rond verschillende equilibria. De score op verwantschap van deelnemer 2011 varieert bijvoorbeeld het hele onderzoek tussen 800 en 1.000 (op en schaal van 0-1.000). Dit heeft als gevolg dat hoe een persoon op een schaal scoort, in perspectief geplaatst moet worden. Een middelmatige score is laag als diegene rondom de bovenste waarde fluctueert (zinvolheid, deelnemer 2011, zie Figuur 5), maar gemiddeld voor iemand die rond en middelmatig equilibrium varieert (zinvolheid, deelnemer 2013, zie Figuur 5).
Met betrekking tot het reflectieve model levert dit de volgende implicaties op. Contingente causaliteit leidt ertoe dat de relatie tot een eventueel latent construct afhankelijk is van omstandigheden en dus over tijd varieert. Daarnaast hangt de interpretatie van hoe een persoon scoort af, van de dynamiek en het equilibrium van dat moment. Scores moeten
daarom ten opzichte van de voorgaande periode worden gerelateerd. Onder het reflectieve model leiden scores altijd tot dezelfde conclusie. Hierin wordt geen rekening met omstandigheden en dynamieken gehouden. Het complexe dynamische systeem doet dit wel. Onder dit model worden scores altijd in termen van dynamiek geïnterpreteerd. Dit heeft als gevolg dat omstandigheden bepalend zijn voor hoe variabelen zich tot elkaar verhouden. Op basis van deze analyse is het huidige, reflectieve model onvolledig en biedt het dynamische model een fundament voor een completere benadering van zelfdeterminatie.
F ig uu r 5. V er lo op v an de v ar ia be le n ov er t ij d, v o or de de el ne m er s 201 1, 20 1 2, 20 13 e n 20 18 .
F igu ur 6. H et n et w er k v an d eel n em er 2 0 1 1 , w aar b ij d e t ij d ser ie i s o p g ed eel d i n v ier d el en ( k lo k sg e w ij s) . T u ss en i ed er n et w er k zi t o n g ev eer een w eek .
F igu ur 7. H et n et w er k v an d eel n em er 2 0 1 2 , w aar b ij d e t ij d ser ie i s o p g ed eel d i n v ier d el en ( k lo k sg e w ij s) . T u ss en i ed er n et w er k zi t o n g ev eer een w eek .
F igu ur 8. H et n et w er k v an d eel n em er 2 0 1 3 , w aar b ij d e t ij d ser ie i s o p g ed eel d i n v ier d el en ( k lo k sg e w ij s) . T u ss en i ed er n et w er k zi t o n g ev eer een w eek .
F igu ur 9. H et n et w er k v an d eel n em er 2 0 1 8 , w aar b ij d e t ij d ser ie i s o p g ed eel d i n v ier d el en ( k lo k sg e w ij s) . T u ss en i ed er n et w er k zi t o n g ev eer een w eek .
F igu ur 10 . D e o n tw ik k el in g v an d e co rr el at ies di e e en r ol s pe el de n i n he t ne tw er k v oor d e v ier pr oe fpe rs one n o v er tijd .
Discussie
De resultaten van dit onderzoek laten zien dat een dynamische benadering van motivatie zoals gedefinieerd in de Zelfdeterminatietheorie (ZDT) een aantal problemen van het huidige meetmodel, het reflectieve model, oplost. De variabelen die een rol spelen bij zelfdeterminatie fluctueerden rondom equilibria en lieten dynamiek en contingente causaliteit zien. Dit heeft belangrijke implicaties, ten eerste voor hoe scores op een variabele geïnterpreteerd moeten worden. Onder het reflectieve model leiden gelijke scores tot gelijke conclusies. In dit onderzoek is laten zien dat dit onterecht is. In Figuur 5 is bijvoorbeeld te zien dat deelnemer 2011 door een aantal dalen op zinvolheid gaat. Halverwege het onderzoek scoorde deze deelnemer de laagste waarde, ergens rond het midden van de schaal. De rest van het onderzoek scoorde deze deelnemer hier ver boven. Een middelmatige waarde op de schaal, is voor haar dus een bodemwaarde. Deelnemer 2013 daarentegen, scoorde op zinvolheid gedurende het hele onderzoek rond het midden van de schaal (zie Figuur 5). Een middelmatige waarde betekent voor deze deelnemer dat er weinig aan de hand is. Eenzelfde score levert hier dus een andere conclusie op. Verschillende conclusies worden alleen bereikt, wanneer scores in perspectief worden geplaatst. Dit kan niet met een reflectief model, waarin scores alleen als losstaand worden geanalyseerd.
Een ander probleem waar het reflectieve model geen rekening houdt, is contingente causaliteit. In het reflectieve model ligt vast hoe variabelen zich tot elkaar verhouden. Contingente causaliteit houdt in dat causaliteit tussen variabelen afhangt van omstandigheden. Wanneer een persoon bijvoorbeeld onder hevige stress staat, kan dit tot gevoelens van bedruktheid leiden en als gevolg hebben dat deze persoon geïrriteerd op anderen reageert. Anderen kunnen hierop reageren door deze persoon te mijden of juist de confrontatie aan te gaan. In dit geval is de interactie tussen autonomie en verwantschap afhankelijk van stress. Toen de stress nog afwezig was, stond de persoon namelijk nog op goede voet met haar naasten. In deze periode was geen sprake van interactie tussen autonomie en verwantschap. Dat de relaties tussen variabelen statisch zijn, klopt dus niet.
Ten slotte komt onder het reflectieve model geen directe causaliteit tussen variabelen voor. Dit lijkt onjuist. Veranderingen in een variabele gaan namelijk vaak aan veranderingen in andere variabelen vooraf. Bij deelnemer 2018 is bijvoorbeeld te zien dat veranderingen in vitaliteit gevolgd worden door veranderingen in energie en zinvolheid (zie Figuur 5). Hierdoor lijkt sprake van causale beïnvloeding, wat impliceert dat het reflectieve model opnieuw faalt.
Het reflectieve model is dus in veel manieren gebrekkig. In het complexe dynamische systeem, bestaande uit alle variabelen uit het originele model, de relaties hiertussen en de ontwikkeling van deze relaties, zijn deze gebreken opgelost. In dit onderzoek is laten zien dat onder het complexe dynamische systeem wel ruimte voor contingente causaliteit tussen variabelen is. Eigenschap van dit model is namelijk dat scores en verbanden in termen van hun dynamiek worden geïnterpreteerd. Hierdoor kan causaliteit op het ene moment wel plaats vinden en op het ander moment afwezig zijn. Ook kunnen aanwezige relaties verschillende intensiteit aannemen. Deze manier van analyseren correspondeert meer met hoe variabelen zich in de realiteit ontwikkelen. Ten slotte wordt in dit model de latente variabele niet geïncludeerd. Nadelen van inclusie zijn dat het onduidelijk is hoe scores op items zich tot het construct verhouden en dat een latente variabele model een variabele bevat die in werkelijkheid niet bestaat (Borsboom, Mellenbergh & Van Heersen, 2003). In het complexe dynamische systeem is de functie van zelfdeterminatie niet meer de onderliggende oorzaak, maar beperkt tot de toestand van het systeem op een bepaald moment.
De ideeën gepresenteerd in dit artikel betekenen een verschuiving van de manier waarop over zelfdeterminatie wordt gedacht. Het is van belang dat deze manier van denken zich binnen de organisatiepsychologie verspreidt. Mochten psychologen toch nog het reflectieve model aanhouden, brengt dit twee problemen met zich mee. Het eerste is dat wetenschappers een onvolledig meetmodel hanteren. Variabelen zijn niet statisch. Ze veranderen en interacteren voortdurend. Het doel van wetenschap is om de realiteit zo nauwkeurig mogelijk te voorspellen en verklaren. Verklarende kwaliteiten van het reflectieve model zijn zeer beperkt (veranderingen in indicatoren zouden veroorzaakt worden door veranderingen in het niet bestaande onderliggende construct; Schmittman et al., 2011). Met name goed verklaren wordt met het reflectieve model daarom niet gedaan. Het tweede probleem hangt samen met hoe het wetenschappelijk onderzoek naar Organisatie Psychologische fenomenen leidend is, in hoe buiten de wetenschap naar psychologische onderwerpen gekeken worden. De manier waarop fenomenen op dit moment bekeken worden, als statisch en meetbaar met totaalscores, is onjuist. Deze manier van reductionisme brengt de integriteit van het onderzoeksveld in gevaar. Mensen die meetinstrumenten voor zelfdeterminatie gebruiken, hebben onterecht het idee dat de totaalscore een proxy voor zelfdeterminatie is (Borsboom, 2006; Schmittman et al., 2011). Om een betrouwbare autoriteit te blijven, moet dus afstand van het reflectieve model gedaan worden.
Dit onderzoek spreekt duidelijk in het voordeel van het dynamische model. In vervolgonderzoek kan dit model gebruikt worden, om de ontwikkeling van zelfdeterminatie te analyseren. In dit onderzoek zijn wij op een aantal problemen gestuit waar in vervolgonderzoek anders mee omgegaan kan worden. Deelnemers verschilden bijvoorbeeld sterk in hoeveelheid vertoonde variantie. Dit kan verschillende oorzaken hebben gehad. Ten eerste kan de operationalisatie van zelfdeterminatie hier een rol bij hebben gespeeld. Tijdens het onderzoek zijn zes variabelen gemeten. Volgens de theorie spelen meer variabelen een rol. Voor dit onderzoek zijn alleen variabelen die met intrinsieke motivatie geassocieerd worden, geselecteerd. Hierdoor is de vragenlijst slechts op één uiteinde van het spectrum gericht (Ryan & Deci, 2000; Gagne & Deci, 2005; Van den Broeck, Vansteenkiste & De Witte, 2008). Variantie aan het andere eind wordt hierdoor niet meegenomen. Tevens bleken variabelen te verschillen in hoeveelheid variantie. Deelnemers varieerden bijvoorbeeld het minste op competentie. Mogelijk zijn om verschillen in gevoelens van competentie waar te nemen langere onderzoeksperiode nodig.
Daarnaast heeft de constructie van de vragenlijst mogelijk invloed gehad op de afwezigheid van variantie. De variabelen zijn op de eerste plaats door twee of drie vragen gemeten. Vervolgens zijn de scores op deze vragen geaggregeerd. Twee of drie vragen per variabele is een zuinige hoeveelheid. Meer vragen resulteren in meer variantie binnen variabelen. Ook hadden de scores op de variabelen factor analytisch bepaald kunnen worden. Hierdoor zal de score op iedere variabele een zuiverder meting van het construct zijn. Voor deze methodes zijn meer data nodig dan in dit onderzoek beschikbaar waren.
Naast de vragenlijst heeft de manier van meten de uitkomsten mogelijk ook beïnvloed Deelnemers gebruikten een app om de vragenlijst in te vullen. Dit deden zij voor twee à drie weken, drie keer per dag. Het beantwoorden van de vragen deden zij op een schaal van nul tot
Vitaliteit F requenc y 0 200 400 600 800 100 0 10 20 30 40 50 Competentie F requenc y 0 200 400 600 800 1000 0 10 20 30 40 50
duizend, door een slider te verschuiven naar het punt dat het beste weergaf hoe zij zich voelden. De slider begon in het midden en hoefde niet aangeraakt te worden om naar de volgende vraag door te kunnen. Proefpersoon 2013 vertoonde de minste variantie. Deze deelnemer scoorde voor vitaliteit bijvoorbeeld bijna iedere meting 500, de waarde waarop de slider begon (zie Figuur 11b). Dit kan komen door individuele neigingen, leereffecten, verveling of gebrek aan motivatie. Ook kan de vriendschappelijke band van de deelnemers met een van de onderzoekers reden zijn geweest voor sociale wenselijkheid. Bij proefpersoon 2011 kwam bijvoorbeeld weinig variantie op de variabele competentie voor (zie Figuur 11a). Een van de vragen die voor deze variabele gebruikt werd, is ‘op dit moment voel ik me incompetent’. Mogelijk voelden deelnemers zich niet vrij genoeg om toe te geven dat zij negatief over zichzelf dachten.
Een derde mogelijkheid is dat de afwezigheid van variantie het gevolg van een zuivere meting was. Netwerksystemen worden aangetrokken door bepaalde staten, genaamd
attractors (Schmittman et al., 2013). Wanneer het systeem zich in de buurt van een attractor
bevindt, zal het systeem naar die staat convergeren. Na convergentie wordt een equilibrium bereikt. In dit equilibrium is het systeem relatief stabiel en zal het een tijd in deze staat blijven. Het systeem wordt pas instabiel, wanneer de aantrekkingskracht van de attractor kleiner wordt en een nieuwe attractor het systeem aantrekt. In dit geval beweegt het systeem de richting van de nieuwe attractor op. Tijdens transitiefases tussen equilibria, zullen dagelijkse fluctueringen het systeem verder in de richting van de nieuwe attractor brengen. Wanneer het systeem in stabiele toestand verkeert, is fluctuatie random of afwezig. De afwezigheid van variantie bij deelnemer 2013 kan ook een indicatie van afwezigheid van fluctuatie zijn. Mogelijk verkeerde hij het hele onderzoek in een stabiele staat.
Naast de uitdaging aan het originele meetmodel van zelfdeterminatie, is in dit onderzoek gehoor gegeven aan twee psychometrische uitdagingen. Een kritiekpunt op traditioneel psychologisch onderzoek houdt in dat te weinig gebruik gemaakt wordt van accurate formele modellen (Borsboom, 2006). In dit onderzoek is zelfdeterminatie voor het eerst als dynamisch proces geanalyseerd en zijn intra-individuele dynamieken in concrete relaties tussen variabelen gevat. Een ander uitdaging komt van Molenaar (2004, 2006). De psychologie dient als bron van informatie voor het individu, terwijl het onderzoek grotendeels op interindividueel niveau gedaan wordt (zie bijvoorbeeld Fisher & To, 2012). Wanneer dit het geval is, moet onderzocht worden of en hoe interindividuele conclusies lineair naar individuen te transformeren zijn. In dit onderzoek is deze tussenstap overgeslagen. Het
intra-individuele design met vier proefpersonen leidde tot vier verschillende resultaten. Deze keuze is gemaakt om twee redenen. Ten eerste kan in de resultaten naar regulariteiten die het reflectieve van het dynamische model onderscheiden, gezocht worden. Bij twee van de vier proefpersonen manifesteerde zich bijvoorbeeld samenhang tussen de basisbehoeften. Daarnaast zit in deze manier van meten en analyseren potentie voor het in beeld krijgen van een individu. In dit onderzoek zijn alleen variabelen gemeten die direct te maken hebben met zelfdeterminatie. Voor vervolgonderzoek zou het interessant zijn, om naast het verloop van zelfdeterminatie binnen individuen, ook andere factoren in kaart te brengen. In dit onderzoek is in ieder geval gebleken dat individuen van elkaar verschillen. Ieder persoon heeft eigen dynamieken die niet door interindividuele designs aangetoond worden.
Dit onderzoek is een eerste, exploratieve stap in het formaliseren van zelfdeterminatie als dynamisch systeem geweest. Nu bekend is dat zelfdeterminatie als dynamisch fenomeen gemodelleerd moet worden, kan toekomstig onderzoek zich richten op dynamiek. Een eerste stap is om binnen individuen attractors in kaart te brengen: wat zijn de staten waartoe mensen aangetrokken worden en waarin zij stabiel zijn? Vervolgens kan gekeken worden hoe transities tussen verschillende equilibria verlopen. Voor sommigen zal dit een lineair proces zijn, voor anderen gaat dit met horten en stoten en vinden faseovergangen plaats. Mogelijk kan hier een cusp model voor gebruikt worden (Dutilh et al., 2011; Cramer et al., 2016). Daarnaast kan onderzocht worden hoe de impact van externe gebeurtenissen op de gemoedstoestand interacteert met de stabiliteit van de huidige staat. Verwacht wordt dat de impact groter is wanneer personen zich in een instabiele toestand begeven (Schmittman et al. 2011; Van De Leemput et al., 2013).
Om dit soort onderzoek goed uit te voeren, zijn langere onderzoeksperiodes en uitgebreidere metingen (met meer variabelen) nodig. We leven in een tijdperk waarin het steeds populairder wordt om data over het zelf bij te houden (Swan, 2013). De applicatie die voor het onderhavige onderzoek gebruikt werd, is hier onderdeel van. De stijgende populariteit van self-tracking maakt het in de toekomst makkelijker om grote onderzoeken uit te voeren. In vervolgonderzoek kan van deze trend gebruik gemaakt worden, met als uiteindelijke doel het vinden van regulariteiten in dynamieken. Uiteindelijk kunnen op deze manier ontwikkelingen binnen personen worden vastgesteld, die de onderzochte persoon typeren, ook buiten het onderzoek. Generaliseerbaar onderzoek naar dynamieken van zelfdeterminatie kan een groot deel van wat nu onvatbaar is, concreet maken. Verklarende mechanismes voor veranderingen in motivatie komen binnen handbereik. De
maatschappelijke voordelen hiervan gaan ver. Processen waarvan we voelen dat ze aanwezig zijn, maar die we niet kunnen aantonen, zullen in de toekomst meetbaar blijken. Het benaderen van zelfdeterminatie als dynamisch systeem moet daarom worden gezien als een traptrede die de wetenschap naar het volgende verklaringsniveau kan helpen.
